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话题讨论榜
AI 时代下大数据技术未来有以下几个发展方向： 技术架构的演进： 计算引擎一体化：当前大数据分析架构中存在多种计算引擎，导致系统复杂、管理成本高。未来会不断向计算引擎一体化发展，让批处理、流处理、交互计算等不同的计算模式能够在一个统一的引擎下高效运行，提高数据处理的效率和灵活性，减少资源冗余和开发成本。例如，Snowflake 提出的 dynamic table 以及 Databricks ...
一、云计算的进化方向 我认为云计算技术的未来发展趋势呈现出多元化和高度集成的特点。随着数字化转型的加速、企业对高效计算资源需求的增长以及5G、人工智能、大数据、物联网等技术的推动，云计算市场持续增长。未来，云计算将更加注重提供个性化、定制化的解决方案，以满足不同客户的需求。 人工智能的融合：通过云计算平台，AI应用可以实现大规模的数据训练和计算，提升算法的准确性和效率。生成式AI将成为云计算...
建议：将通义灵码直接接入到阿里云函数计算，让更多的普罗大众可以使用自然语言实现自己的编程需求，例如自动获取招考公告等。 在当今数字化时代，编程不再是专业人士的专属技能。随着人工智能技术的发展，越来越多的普通人也开始尝试通过自然语言来实现自己的编程需求。通义灵码作为一种创新的自然语言处理工具，能够帮助用户更加便捷地完成各种编程任务，比如自动获取招考公告等。为了进一步推广这一技术，建议将通义灵码...
目前是大模型井喷的时代，国内就有近百种的大模型。 那么使用大模型时，想要避免虚假信息的生成和使用，那就需要了解什么原因会产生这种现象，我们才能对症下药。 大概的原因可能有以下几点： 1、数据偏差：训练大模型的语料库虽然庞大，但并非完美无缺。数据采集过程中可能存在的偏差，如偏见、过时或不准确的信息，都会影响模型的输出。 2、过度泛化：为了提高模型的表现力，训练过程中会使用大量的数据和复杂的算法...
存储能力和计算能力的相对重要性取决于具体场景和需求，但在很多情况下，这两者是相辅相成的。以下是对它们各自重要性的分析，以及如何平衡它们的使用。 1. 存储能力的重要性 存储能力的核心在于数据的持久性与容量，在数据驱动的时代，其重要性主要体现在以下方面： 大数据时代的基础：现代应用（如机器学习、物联网、企业级系统）需要存储海量数据。没有足够的存储，数据无法保存和管理。 历史数据和档案：许多决策...
